Fugu-MT 論文翻訳(概要): Widespread Increases in Future Wildfire Risk to Global Forest Carbon Offset Projects Revealed by Explainable AI

論文の概要: Widespread Increases in Future Wildfire Risk to Global Forest Carbon Offset Projects Revealed by Explainable AI

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.02397v1
Date: Wed, 3 May 2023 19:36:11 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-05 17:53:36.486102
Title: Widespread Increases in Future Wildfire Risk to Global Forest Carbon Offset Projects Revealed by Explainable AI
Title（参考訳）: 説明可能なAIによって明らかにされたグローバルフォレストカーボンオフセットプロジェクトに対する将来の山火事リスクの拡大
Authors: Tristan Ballard, Matthew Cooper, Chris Lowrie, Gopal Erinjippurath
Abstract要約: 火災は2080年までに55%(37-76%)増加すると予測されている。火災は2080年までに55%(37-76%)増加すると予測されている。以上の結果から、過去10年間に見られた大規模な山火事による炭素プロジェクトの被害は、森林がより暑く乾燥するにつれて、より頻繁になる可能性が示唆された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8545202841051582
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Carbon offset programs are critical in the fight against climate change. One emerging threat to the long-term stability and viability of forest carbon offset projects is wildfires, which can release large amounts of carbon and limit the efficacy of associated offsetting credits. However, analysis of wildfire risk to forest carbon projects is challenging because existing models for forecasting long-term fire risk are limited in predictive accuracy. Therefore, we propose an explainable artificial intelligence (XAI) model trained on 7 million global satellite wildfire observations. Validation results suggest substantial potential for high resolution, enhanced accuracy projections of global wildfire risk, and the model outperforms the U.S. National Center for Atmospheric Research's leading fire model. Applied to a collection of 190 global forest carbon projects, we find that fire exposure is projected to increase 55% [37-76%] by 2080 under a mid-range scenario (SSP2-4.5). Our results indicate the large wildfire carbon project damages seen in the past decade are likely to become more frequent as forests become hotter and drier. In response, we hope the model can support wildfire managers, policymakers, and carbon market analysts to preemptively quantify and mitigate long-term permanence risks to forest carbon projects.
Abstract（参考訳）: 炭素オフセットプログラムは気候変動との戦いに不可欠である。森林炭素オフセットプロジェクトの長期的な安定性と生存可能性に対する新たな脅威は、大量の炭素を放出し、関連するオフセットクレジットの有効性を制限する山火事である。しかし,森林炭素プロジェクトに対する山火事リスクの分析は,長期火災リスク予測モデルが予測精度に制限されているため困難である。そこで,本稿では,700万の衛星ワイルドファイア観測に基づく説明可能な人工知能(xai)モデルを提案する。検証結果は、高解像度で、地球規模の山火事リスクの予測精度が向上し、米国大気研究センターの主火モデルよりも優れていることを示唆している。 190のグローバルな森林炭素プロジェクトに対して,2080年までに火災露光量は55%(37-76%)増加すると予想されている(SSP2-4.5)。その結果,森林が暖かく乾燥するにつれて,過去10年間の森林火災による炭素プロジェクトの被害が増大する可能性が示唆された。それに応えて、このモデルが森林の炭素プロジェクトに対する長期的な永続リスクを前もって定量化し緩和するために、ワイルドファイアマネージャ、政策立案者、およびカーボンマーケットアナリストをサポートすることを望んでいる。

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